检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2024年第2期52卷 518-527页

作者：庄陵张文静王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现... 详细信息

为解决传统数字滤波器在有限精度实现时因有限字长(Finite Word Length,FWL)效应导致滤波器性能下降的问题,提出一种L_(2)灵敏度最小化的数字滤波器状态空间实现稀疏化方法.推导前向差分算子数字滤波器结构传输函数及其等效状态空间实现,根据可控及可观格莱姆矩阵得到基于相似变换矩阵的L_(2)灵敏度表达式,并进行稀疏化校准,将L_(2)灵敏度最小化问题转换为凸函数求最值问题,求导得到L_(2)灵敏度最小化表达式,代回即得前向差分算子数字滤波器的稀疏化状态空间实现.仿真结果表明,所提方法设计的数字滤波器具有更好的抗FWL效应.

关键词：数字滤波器有限字长效应前向差分算子矩阵稀疏化 L_(2)灵敏度

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排列模式索引调制正交频分复用系统

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电子与信息学报 2021年第9期43卷 2640-2646页

作者：邵凯金庚王光宇周博文重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

多模索引调制正交频分复用系统(MM-OFDM-IM)在索引调制正交频分复用系统的基础上采用不同星座集对系统中的全部子载波进行索引调制,能有效地提高系统的子载波利用率和频谱效率。但全部子载波的利用影响了系统的子载波间抗干扰能力,导致... 详细信息

多模索引调制正交频分复用系统(MM-OFDM-IM)在索引调制正交频分复用系统的基础上采用不同星座集对系统中的全部子载波进行索引调制,能有效地提高系统的子载波利用率和频谱效率。但全部子载波的利用影响了系统的子载波间抗干扰能力,导致误码率性能下降。针对这一问题,该文提出排列模式索引调制正交频分复用系统(PM-OFDM-IM)。该系统在MM-OFDM-IM的基础上重新引入静默子载波,既能保证系统较高的频谱效率,又能提高系统的误码率性能。同时该文提出一种基于幅值相移键控的分类映射模式,即按半径大小排列的星座集分类模式(PCC-R),该模式能够良好结合系统传输的额外信息。最后仿真结果验证,该系统能够更优地均衡系统的频谱效率和误码率性能,且所提分类映射方案可以达到更优的系统性能。

关键词：索引调制正交频分复用频谱效率比特误码率

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高移动性Jakes信道的学习与估计

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系统工程与电子技术 2021年第4期43卷 1119-1125页

作者：邵凯陈连成刘胤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

在高移动场景下,信道具有快速时变性和非平稳特性,对信道的准确估计提出了新的挑战。针对高移动性Jakes信道,提出一种基于图像重建和恢复原理的信道学习估计网络。首先,根据Jakes信道矩阵中局部相关特性,构建快速超分辨卷积神经网络提... 详细信息

在高移动场景下,信道具有快速时变性和非平稳特性,对信道的准确估计提出了新的挑战。针对高移动性Jakes信道,提出一种基于图像重建和恢复原理的信道学习估计网络。首先,根据Jakes信道矩阵中局部相关特性,构建快速超分辨卷积神经网络提取信道特征,并对信道插值完成信道图像建模。然后,利用去噪神经网络降低信道噪音的影响,进一步提高估计精度。最后,通过时域和频域的仿真测试,所提方案估计性能优于传统算法。在与现有基于深度学习最新方法比较中,所提方案也有性能优势,并且收敛速度更快。

关键词：信道估计高移动信道深度学习图像去噪超分辨重建

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一种有限脉冲响应滤波器格型结构优化方法及灵敏度分析

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电子与信息学报 2022年第2期44卷 686-693页

作者：庄陵张文静重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

有限脉冲响应(FIR)滤波器是无线通信研究中多载波调制系统的主要组成单元。针对有限字长效应导致FIR滤波器性能下降问题,该文提出一种FIR滤波器格型结构改善因量化导致的滤波器系数误差,即降低系数灵敏度,利用状态空间结构表示相应改进... 详细信息

有限脉冲响应(FIR)滤波器是无线通信研究中多载波调制系统的主要组成单元。针对有限字长效应导致FIR滤波器性能下降问题,该文提出一种FIR滤波器格型结构改善因量化导致的滤波器系数误差,即降低系数灵敏度,利用状态空间结构表示相应改进格型结构系数,并推导分析其系数灵敏度表达式。仿真实例验证理论推导结果,即改进格型结构系数灵敏度与采样周期相关。与传统格型结构相比,在量化字长和采样周期约束下,改进格型结构频响特性曲线更接近理想频响特性曲线,系数灵敏度更小,抗有限字长效应能力更好。

关键词：有限脉冲响应滤波器有限字长格型结构状态空间系数灵敏度

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基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO系统信号检测

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信号处理 2024年第6期40卷 1030-1040页

作者：申滨涂媛媛阳建金龙康重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用... 详细信息

传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用于大规模MIMO系统上行链路信号检测。首先,通过简化经典的检测网络(Detection Network,DetNet),改进ScNet(Sparsely Connected Neural Network)检测算法,引入卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)对三通道输入数据提取特征以减少训练参数,提出一种SConv(SparselyConnected Convolutional Neural Network)检测算法。与DetNet算法相比,该算法可同时降低计算复杂度和提高检测精度。在此基础上,进一步基于CNN构建信号降噪模块,并嵌入SConv网络,提出一种卷积神经降噪(Sparsely Connected Convolutional Denoising,SConv-D)网络辅助的大规模MIMO检测算法。此算法检测过程分为两级,第一级由SConv算法提供初始估计值,再将初始估计值作为降噪过程的输入,并由此构成算法第二级。实验结果表明,本文提出的SConv-D算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等多种信号调制模式,在高阶调制模式下获得的性能增益尤为明显。此外,该算法能够适应各种比例的收发天线及数量规模的系统配置,尤其是在收发天线数量相等的情况下亦能获得更优的性能。本文算法还克服了MMNet在高阶调制情况下的性能平台效应,在16QAM调制、收发天线数量相等的情况下,SConv-D在10^(-2)误比特率上能获得接近2 dB的性能增益。

关键词：大规模MIMO 深度学习稀疏连接卷积神经网络降噪

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基于矢量近似消息传递的智能反射面辅助毫米波信道估计

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2400-2406页

作者：王丹梁家敏梅志强刘金枝重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065

毫米波属于一种典型的视距传输方式,其受大气吸收影响严重。针对毫米波的非视距传播受限,该文通过智能反射面(IRS)辅助毫米波通信,提出结合Khatri-Rao积的矢量近似消息传递(KR-VAMP)算法来提高毫米波通信系统的信道估计质量。该算法基于... 详细信息

毫米波属于一种典型的视距传输方式,其受大气吸收影响严重。针对毫米波的非视距传播受限,该文通过智能反射面(IRS)辅助毫米波通信,提出结合Khatri-Rao积的矢量近似消息传递(KR-VAMP)算法来提高毫米波通信系统的信道估计质量。该算法基于Khatri-Rao积将级联信道问题转换为稀疏信号恢复问题,并结合VAMP的矢量和迭代阈值算法的优势,使得整个IRS辅助毫米波系统在减少训练迭代次数的同时,降低了整个系统的信道估计误差。最后通过仿真结果对比,分析了各变量对信道估计的均方误差(MMSE)的影响,以及MMSE随着迭代次数的收敛情况,验证了此算法对比其他近似消息传递(AMP)算法具有更好的性能。

关键词：信道估计智能反射面毫米波矢量近似消息传递

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稀疏码分多址收发端改进方案的设计

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系统工程与电子技术 2022年第1期44卷 320-326页

作者：庄陵刘思杨重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信教育部工程研究中心重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

为降低传统稀疏码分多址接入(sparse code multiple access, SCMA)系统的译码复杂度,同时保证系统误比特率(bit error ratio, BER)性能,考虑信道质量因素提出SCMA系统收发端改进方案。在接收端,提出基于信道质量动态选择节点改进消息传... 详细信息

为降低传统稀疏码分多址接入(sparse code multiple access, SCMA)系统的译码复杂度,同时保证系统误比特率(bit error ratio, BER)性能,考虑信道质量因素提出SCMA系统收发端改进方案。在接收端,提出基于信道质量动态选择节点改进消息传递算法(message passing algorithm, MPA),在串行策略基础上对节点更新顺序进行合理排序,减少算法迭代次数,以降低译码复杂度;同时为补偿付出的BER性能代价,在发送端基于信道质量设计动态自适应更新因子图方案,为用户节点匹配高信道增益的资源节点组合,并且考虑到用户的公平性,令上轮更新因子图时信道增益最低的用户节点优先匹配。仿真实验证明,所提改进方案在保证BER性能和各用户公平性前提下有效降低系统译码复杂度。

关键词：稀疏码分多址接入信道质量因子图消息传递算法

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基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 652-661页

作者：徐勇军姜思巧张海波王正强周继华重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 航天新通科技有限公司重庆401332

为了提高反向散射通信网络频谱效率、传输鲁棒性及信息安全性,该文提出一种基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑认知反向散射用户的最小安全速率、传输时间、能量收集和反射系数等约束,基于有界信道不... 详细信息

为了提高反向散射通信网络频谱效率、传输鲁棒性及信息安全性,该文提出一种基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑认知反向散射用户的最小安全速率、传输时间、能量收集和反射系数等约束,基于有界信道不确定性和频谱感知误差模型,建立一个多变量耦合的吞吐量最大化非凸资源分配问题。其次,利用最坏准则、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与现有算法对比,所提算法具有较好的鲁棒性。

关键词：认知反向散射通信鲁棒资源分配硬件损伤安全通信频谱感知误差

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基于改进深度强化学习的虚拟网络功能部署优化算法

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电子与信息学报 2021年第6期43卷 1724-1732页

作者：唐伦贺兰钦连沁怡谭颀重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室重庆400065 三峡大学国际交流学院宜昌443002

针对网络功能虚拟化/软件定义网络(NFV/SDN)架构下,网络服务请求动态到达引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于改进深度强化学习的虚拟网络功能(VNF)部署优化算法。首先,建立了马尔科夫决策过程(MDP)的随机优化模型,完成... 详细信息

针对网络功能虚拟化/软件定义网络(NFV/SDN)架构下,网络服务请求动态到达引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于改进深度强化学习的虚拟网络功能(VNF)部署优化算法。首先,建立了马尔科夫决策过程(MDP)的随机优化模型,完成SFC的在线部署以及资源的动态分配,该模型联合优化SFC部署成本和时延成本,同时受限于SFC的时延以及物理资源约束。其次,在VNF部署和资源分配的过程中,存在状态和动作空间过大,以及状态转移概率未知等问题,该文提出了一种基于深度强化学习的VNF智能部署算法,从而得到近似最优的VNF部署策略和资源分配策略。最后,针对深度强化学习代理通过ε贪婪策略进行动作探索和利用,造成算法收敛速度慢等问题,提出了一种基于值函数差异的动作探索和利用方法,并进一步采用双重经验回放池,解决经验样本利用率低的问题。仿真结果表示,该算法能够加快神经网络收敛速度,并且可以同时优化SFC部署成本和SFC端到端时延。

关键词：虚拟网络功能深度强化学习服务功能链端到端时延服务功能链部署成本

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面向类不平衡网络流量的特征选择算法

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电子与信息学报 2021年第4期43卷 923-930页

作者：唐宏刘丹姚立霜王云锋裴作飞重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆 400065 移动通信技术重庆市重点实验室重庆 400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆 400065

针对网络流量分类过程中出现的类不平衡问题,该文提出一种基于加权对称不确定性(WSU)和近似马尔科夫毯(AMB)的特征选择算法.首先,根据类别分布信息,定义了偏向于小类别的特征度量,使得与小类别具有强相关性的特征更容易被选择出来;其次... 详细信息

针对网络流量分类过程中出现的类不平衡问题,该文提出一种基于加权对称不确定性(WSU)和近似马尔科夫毯(AMB)的特征选择算法.首先,根据类别分布信息,定义了偏向于小类别的特征度量,使得与小类别具有强相关性的特征更容易被选择出来;其次,充分考虑特征与类别间、特征与特征之间的相关性,利用加权对称不确定性和近似马尔科夫毯删除不相关特征及冗余特征;最后,利用基于相关性度量的特征评估函数以及序列搜索算法进一步降低特征维数,确定最优特征子集.实验表明,在保证算法整体分类精确率的前提下,算法能够有效提高小类别的分类性能.

关键词：流量分类特征选择类不平衡加权对称不确定性近似马尔科夫毯

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